User reviews are analyzed 300 times faster with AI.

Hver dag deler tusenvis av forbrukere meninger om produkter og tjenester i appbutikker, sosiale medier og digitale plattformer. Disse tilbakemeldingene er en direkte refleksjon av erfaringene – gode eller dårlige – og representerer et unikt kommunikasjonskanal mellom merkevarer og brukere. Men hører bedriftene egentlig på? Eller får forbrukernes stemme miste seg i et hav av uanalyserte data i dagens tidsalder?

Hastigheten som nya interaktioner sker med skapar en paradox: aldrig har man haft så mycket tillgång till kundernas åsikter, men att omvandla dem till praktiska åtgärder verkar vara en allt större utmaning. I en värld där konsumenternas tålamod är kort och konkurrensen hård kan att ignorera dessa samtal kosta märkena dyrt. 

Oggi, l'efficienza e la personalizzazione nelle risposte ai consumatori non sono solo un vantaggio competitivo, ma una questione di sopravvivenza sul mercato. E quando si parla di soluzioni per gestire enormi volumi di feedback, sorge il dubbio: la tecnologia può davvero riscattare il rapporto umano e autentico tra aziende e chi compra i prodotti e servizi?

The future of the customer relationship

Interaksjonen mellom merkevarer og forbrukere er mer kritisk enn noen gang. Det er vanskelig å si om organisasjoner virkelig forstår brukerne, men med kunstig intelligens som analyserer tilbakemeldinger 300 ganger raskere, ifølge RankMyApp, har merkevarer muligheten til å gjenforbinde seg på en mer effektiv og meningsfull måte.

"Vi er åpne for å tilpasse teknologien og bruken av kunstig intelligens for å møte individuelle kundebehov. All tilbakemelding kategoriseres og sendes til merkevaren for å løse det rapporterte brukerproblemet," sier Luana Gonçalves, produktkoordinator for Reviews Intelligence hos RankMyAppsom analyserer og kategorisere vurderinger i apper, og lover å indsamle forbedringsmuligheder baseret på feedback fra brugerne, samt at optimere brugeroplevelsen.

In RankMyApp, after mapping customer needs from each of the thousands of reviews, a custom ranking tree is created. From this, the AI identifies the central topic of the comments and the associated sentiment, according to the characteristics of the business, achieving a more in-depth analysis that can reveal the root of the problem.

É nesse momento que diversas operações da marca responsável se integram à solução, seja na melhoria do próprio aplicativo ou no negócio como um todo, como questões de logística, cobrança ou até mesmo nos produtos em si. “Não é um processo simples, treinamos a IA para que ela categorize aquilo que é necessário para o cliente e não só o que é melhor para a marca”, afirma Luana.

Tuttavia, mentre la tecnologia avanza, emerge un nuovo dilemma: ci si può fidare dell'IA per trasformare i dati in connessioni reali? Secondo la coordinatrice, l'efficacia dello strumento dipende dal "veramente ascoltare". "Quando si tratta di dati, soprattutto di soddisfazione, è necessario comprendere a fondo e agire con intenzione. Le aziende devono andare oltre i numeri", conclude.